大數據技術在人工智能中的應用

張嘉敏

隨著互聯網技術的高速發展，人們在日常生活當中所能接觸到的信息量也在迅速增加，使得我們在日常生活中能夠更方便地獲取需要的信息，而支持我們去進行信息獲取的基礎技術保障就是大數據技術以及人工智能的有效結合。

1引言

想要使人工智能更加便捷地服務于我們的日常生活，就必須以大數據為技術基礎，通過對日常生活中各種數據的收集、分析，促使人工智能得到更加迅速的發展。本文將主要分析大數據技術在人工智能當中的應用。

2大數據

大數據技術大體可分為3個方面：數據、分析以及展現。數據的含義就是通過對相關數據的收集、儲存以及管理，為之后的大數據技術計算以及相關數據分析提供數據基礎。分析的主要含義就是通過相關的計算以及分析來對數據進行處理，從而將大數據有效地轉化為人們所需要的數據信息。而大數據的分析方法主要可以分為2種，第1種是通過專家進行專業的分析，而第2種是通過人工智能來進行智能化分析，目前世界主流認為最成功的大數據分析方法就是神經網絡法。展示的含義是將大數據進行分析處理之后的結果，有效地轉化為人們能夠直觀理解的知識，通過相關的媒介展現以及推廣到人們眼前。例如，我們在醫院進行心率測試時，相關打印機設備就會處理收集到的心跳數據，并將其轉化為心電圖，以圖像的形式呈現在我們眼前。

3人工智能

人工智能出現的時間較早，其并不全是現代科技的產物，一切可以替代人類進行勞動的機械都可以廣義的理解為人工智能。因此，人工智能其實在我們生活當中隨處都可以接觸到。而在現代科技背景下，人工智能大部分被理解為人類所創造的現代科技智能技術的一種集合體，其涵蓋的學科范圍十分廣，包括了計算機科學、認知科學以及精神科學等，這些學科經過相互的交叉合并，從而形成了一種技術科學。人工智能在發展的過程當中仍舊存在著許多的問題，想要使人工智能更加的完善，還需要不斷研究。

3大數據技術在人工智能中的應用

3.1建設基礎數據庫

人工智能科技技術的核心內容，其實就是對大數據進行有效地判斷以及篩選，但是機械與人有著本質的區別，無法自主地進行判斷、篩選。因此，在對人工智能進行開發的過程當中，就需要大量的數據模擬，來為開發過程提供數據支撐，這就對人工智能自身的數據庫提出了較高要求。所以，大數據技術在人工智能領域中的應用，最核心的就是進行大數據庫的建設。通過對相關數據資料進行整合，為之后的人工智能開發提供更多數據支持，并通過多種路徑模擬，實現人工智能的建設目標，促進人工智能發展。

3.2優化大數據算法

在為人工智能建立了基礎的數據庫之后，想要進一步提升人工智能的發展水平，還必須優化相關的大數據算法，使人工智能在面對大量的數據信息時，能夠更加迅速、準確、高效地篩選出需要的信息數據。因此，對于人工智能的算法以及路徑，有了一個比較嚴格的要求，需要進一步深入優化。

現代人工智能領域發展較為完善的應用框架，大部分都是通過互聯網技術等途徑存儲了大量的數據信息，并通過大數據技術對這些數據信息進行整理利用，這是有助于進行數據庫建設以及優化算法的有效方式。

3.3促進物聯感應技術發展

在人工智能領域進行大數據技術的應用，除了可以對基礎的數據庫進行建設和算法優化以外，還可以促進物聯感應技術向更優化的方向發展。人工智能技術在未來將會被更廣泛地應用到人機互動領域，而加強物聯感應技術的發展，可以提升大數據技術在人工智能的應用空間以及應用效果，從而進一步提升人工智能技術的綜合應用水平，滿足未來人們對于人機互動的需求。

4結束語

大數據技術是人工智能在開發的過程當中非常重要的技術支持，而進一步探索大數據技術如何在人工智能中進行多元化的應用，對于提升人工智能的水平有著非常重要的意義。在日常實踐過程當中，需要充分地發揮大數據技術對于資源整合以及篩選、利用的功能，幫助人工智能快速發展，從而幫助現代化信息技術的建設。